Comprendamos el término punto de referencia sin tener en cuenta el contexto. Benchmark es estándar con el que se comparan las soluciones, para tener una idea de si las soluciones son mejores o peores.
Ahora vamos a ponerlo en contexto de aprendizaje automático. La evaluación comparativa aquí significa, una solución estándar que ya funciona bien. ¿Cuáles serían los factores en los que se probará su solución? Principalmente dependerá de la cantidad de datos de entrenamiento / prueba, cuál es la precisión con la que se está desempeñando su solución, en comparación con la solución de referencia. Lo que buscan los hosts es una solución que funcione mejor que su solución existente. Por supuesto, no lo van a regalar, para que pueda analizar y encontrar algo mejor. Solo tiene que encontrar una buena solución y esperar que funcione mejor que la solución de referencia. Esto podría lograrse implementando algoritmos más sofisticados, o ver las cosas de manera más integral. Como principiante, sospecho que podrías hacer esto.
¿Qué se entiende por una solución de referencia en el aprendizaje automático?
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Tiene razón, las soluciones deben ser al menos tan buenas como el punto de referencia.
“¿Cómo puede alguien asegurar eso cuando no se conoce la solución real?” La mayoría de los problemas tienen un conjunto de datos de prueba y entrenamiento. El punto de referencia está sobre la precisión en el conjunto de prueba.
Además, personalmente sugeriría no comenzar con Kaggle si eres un principiante y estás planeando una carrera como persona de Aprendizaje automático, es mucho menos parecido a problemas del mundo real (pero definitivamente es más divertido). Puede volver cuando entienda bien los conceptos básicos y comprenda cómo ajustar los algoritmos principales.
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